基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

风险驱动的安全关键实时任务调度

安全关键系统面临着日趋严峻的安全威胁,如何降低安全关键实时应用的风险成为挑战。通过结合风险评估与实时调度,给出一种风险驱动的任务调度方案。在分析非周期实时任务可调度性的基础上,提出一种基于处理器瞬态利用率、系统安全风险最小的在线调度近似算法。在不违背关键任务的时间约束和安全约束的前提下,该算法能够在低时间复杂度内得到安全性能确保的次优解。实验结果显示所提算法能明显降低安全关键实时应用的风险。具体来讲,最大安全风险可降低22.2%,并且在安全风险近似率上界为110%情况下,真实近似率最小为102.4%。     

基于单天线GPS的伪姿态测量算法研究

介绍了根据单天线GPS速度测量值测定载体伪姿态的基本算法原理,建立了卡尔曼滤波方程,改进了伪航向角的计算和卡尔曼滤波模型,并进行了算法仿真。结果表明,在载体进行中高速飞行时,单天线测姿算法具有较高的精度,基本满足常规姿态测量要求。     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

适用于连续数值标签的兴趣漂移增量学习方法

针对现有兴趣漂移增量学习方法大多针对包含二值数据标签的用户反馈进行学习的不足,提出了一种适用于连续数值标签反馈的兴趣漂移增量学习方法,以或然概念集的形式描述用户兴趣,将用户反馈中包含的数据标签视为用户对该实例的喜好概率,并采用基于指数近度加权平均的方法对兴趣模型进行增量学习.在不同学习任务下的实验结果表明,该方法能够在反馈数据标签为连续数值的条件下达到比现有方法更好的学习效果.     

多冲量近圆轨道交会的部分变量瞄准法

交会对接是空间站任务中一项非常重要的技术。基于C—W方程,推导了用直角坐标和轨道根数描述的远程导引段多冲量变轨段策略的方程,同时给出了求解方程组的迭代算法。随着冲量的施加,剩下的变轨量不足以瞄准交会时刻目标的全部状态时,给出了瞄准部分变量的方法。通过算例验证发现,存在定轨误差的情况下,部分变量瞄准法能精确地瞄准任务所关心的变量。     

用MLFIPWA求解二维介质柱电磁散射

将多层快速非均匀平面波算法（MLFIPWA）用于求解二维介质柱的电磁散射,给出了计算模型。在积分方程法求解电磁散射中,用快速非均匀平面波算法（FIPWA）对目标分层分组,附近区直接计算,非附近区通过聚合、转移和配置加速矩矢相乘,减小MLFIPWA的数值计算量。算例表明：MLFIPWA特别适于处理电大尺寸目标的电磁散射。     

一种基于QOS的比例公平分组调度算法

高速下行链路分组接入技术（HSDPA）是第三代移动通信中引入的分组数据业务主要技术,在承载VoIP业务时的难点在于如何满足严格的时延要求。文章对HSDPA的分组调度算法进行了研究,提出基于QoS的加权比例公平分组调度算法,仿真结果表明所提出的算法可以有效地改进VoIP的服务质量,降低传输时延。     

飞行冲突解决机制研究

民航飞机飞行中,保证飞机间的安全间隔始终是首要解决的问题.文章根据实际飞行状况对飞行冲突进行了较详细的理论分析并推导出了冲突数学模型,飞行冲突的检测算法可以提供详细的参考信息.以冲突模型为基础,给出了二维飞行状况下的冲突解决算法,该算法可为飞行人员和管制员提供决策参考.     

一种非数据辅助前向结构载波频偏估计的算法

文章给出了一种适用于MPSK解调的非数据辅助(NDA)载波频偏估计算法,该算法采用前向开环载波同步方式,利用相邻样本之间的相关信息提取载波频偏,具有同步速度快、载波频偏估计范围大、计算量小、可全数字化的优点,适用于高速突发数字通信系统.通过计算机仿真.给出了该算法在估计范围、估计精度方面的性能.